高齡少子化讓長照變得更加艱難，若機器人能補足此一缺口，相信老後生活就不會這麼讓人畏懼。國際機器人聯合會統計，服務型機器人，尤其是醫療照護領域成長快速，工研院IEK Consulting指出，健康照護機器人現正處於「從技術創新走向商業化」轉折點，未來5至10年將是企業與國家布局此領域的黃金窗口。
臺灣已於2025年邁入超高齡社會，在高齡化、少子化和勞動力短缺三大趨勢夾擊下，帶動服務型機器人需求成長。根據Statista研究資料，2024年服務型機器人市場營收達353億美元，年成長率11%，預期從2016到2028年複合成長率高達12.17%，「服務型機器人要走進社會了！」工研院產業科技國際策略發展所產業分析師李永健說。
在服務型機器人中，又以醫療與健康照護領域成長動能最大。根據國際機器人聯合會（IFR）於 2025年報告指出，在全球服務型機器人中，醫療照護領域出貨量年增高達91%，是所有服務型機器人中成長最快的類別。
過去IFR和國際標準化組織（ISO）兩大權威機構，將機器人分為工業型機器人和服務型機器人兩大類別，但在2024年時，兩組織把醫療與健康照護機器人從服務型機器人中獨立出來，列為第三種；IFR甚至還把醫療與健康照護機器人再細分成四大子類，分別是手術機器人、復健機器人、照護輔助機器人、醫療物流與消毒機器人。
三大技術創新 實現智慧健康照護體系
李永健指出，目前機器人技術創新有三大動能，第一是AI和多模態模型，透過具身智慧（Embodied AI）、大語言模型、視覺語言模型與數位孿生等技術，賦予機器人更高層次的理解、互動與決策能力。
第二是硬體設計與致動器突破，健康照護機器人最大挑戰就是手部靈巧性，以特斯拉Optimus G3為例，每隻手臂就需要高達26個定製致動器，目前供應鏈不足，需要重新設計，成為量產的關鍵瓶頸。
第三是邊緣運算與雲端整合，如NVIDIA Jetson AGX Orin等邊緣AI模組，使機器人具備本地即時決策能力，並能與醫療資訊系統，像是HIS、IoT等平台串接。
未來AI智慧的創新技術，可望翻轉健康照護機器人。其中AI Agent是「認知中樞」，負責理解語意、預測需求、制定決策；Embodied AI是「身體與感知系統」，將AI的決策轉化為真實世界中的動作；健康照護機器人則是「行動實體」，執行陪伴、移位、餵食、復健等照護任務，「三者結合形成『認知–運動–情境閉環（Cognition-Action-Context Loop），實現真正能理解人類、行動並共感的智慧健康照護體系。」
RaaS以訂閱代替購買 降低導入門檻
李永健認為，技術創新固然重要，但後續的商業模式也是重點，都是大量走向市場的關鍵。由於直接購買機器人硬體所費不貲，因此未來商業模式將走向RaaS（Robotics-as-a-Service），也就是以訂閱制或租賃方式使用機器人服務，而非買斷機器人設備，服務提供商將負責機器人的安裝、維護、軟體更新、AI優化和雲端管理，使用者僅需按月、按次或按使用量付費。事實上，IFR 2025年報告也指出，RaaS商業模式正大幅降低服務機器人採用門檻，特別是在醫療與健康照護領域。
RaaS可提供四大核心價值：降低初期投資、加速科技導入、促使機器人製造商轉型為長期服務供應商，以及結合AI資料分析，形成可持續性的營收模式。在RaaS生態系中，包含機器人製造商、服務整合商、醫療／長照機構、AI雲端供應商，甚至連保險和金融機構也一併納入，建構一個整合式的生態系統。
目前臺灣已有一些案例，像是優必達和馬偕醫院合作，將機器人導入院內服務；鴻海和臺中榮總攜手開發協作護理機器人Nurabot；長聯科技和中國醫藥大學醫院則有愛寶機器人；還有Jubo智齡平台，將居家照護結合AI機器人與健康數據平台。
RaaS雖有上述優勢，但仍有挑戰，比如在法規面，醫療級機器人須符合ISO 13482、IEC 60601、GDPR等規範；經濟面需平衡訂閱價格與高昂維護成本；技術面存在AI模型安全更新、遠端控制資安風險；人因面則需重新定義長照機構人員的照護角色與信任機器人協作。
李永健強調，隨著全球人口高齡化與護理人力缺口擴大，醫療與健康照護機器人將不只是輔助工具，更是醫療與健康照護體系轉型與長照服務的核心支柱，「未來5至10年，將是企業與國家布局此領域的戰略黃金窗口！」
他建議，在技術上，機器人可透過數位孿生進行驗證，縮短醫院、長照場域部署時間，並投資致動器、感測器等關鍵零組件，建立自主供應鏈；策略上應聚焦硬體模組與場域驗證，並與國際平台，如NVIDIA等大廠合作，推動試點專案，累積臨床數據；政策上建立醫療健康照護機器人法規沙盒，加速審查流程，並訂定AI與機器人資安標準，保障相關人員安全。
（本文是由作者工業技術與資訊授權轉載）
